用不同的形状填充另一个Pandas数据框中的缺失值

在Pandas中，可以使用不同的形状来填充另一个Pandas数据框中的缺失值。具体而言，可以使用以下方法来实现：

1. 使用常数填充：可以使用fillna()函数将缺失值替换为指定的常数。例如，可以使用以下代码将缺失值替换为0：

df_filled = df.fillna(0)

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1. 使用统计值填充：可以使用fillna()函数将缺失值替换为其他列的统计值，如均值、中位数或众数。例如，可以使用以下代码将缺失值替换为列的均值：

df_filled = df.fillna(df.mean())

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1. 使用前向填充或后向填充：可以使用fillna()函数的method参数来指定填充方法。使用前向填充时，缺失值将被其前面的非缺失值填充；使用后向填充时，缺失值将被其后面的非缺失值填充。例如，可以使用以下代码进行前向填充：

df_filled = df.fillna(method='ffill')

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1. 使用插值方法填充：可以使用interpolate()函数进行插值填充，根据已知数据点之间的趋势进行估算并填充缺失值。例如，可以使用以下代码进行线性插值填充：

df_filled = df.interpolate(method='linear')

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需要注意的是，以上方法仅是填充缺失值的一些常见方式，具体选择哪种方法取决于数据的特点和需求。在实际应用中，还可以根据具体情况进行自定义的填充策略。

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